GPT-2 : Comprendre ce modèle révolutionnaire de langage

L’intelligence artificielle a connu des progrès significatifs ces dernières années, notamment avec l’introduction du modèle de langage GPT-2 par OpenAI en 2019. Ce guide complet vous aidera à comprendre son fonctionnement, ses innovations et son impact sur l’industrie.

GPT 2

Qu’est-ce que GPT-2 ?

GPT-2, ou Generative Pre-trained Transformer 2, est un modèle de traitement du langage naturel développé par OpenAI. Lancé en février 2019, il représente une évolution majeure par rapport à son prédécesseur GPT-1, avec dix fois plus de paramètres et un jeu de données d’entraînement beaucoup plus important.

Principales caractéristiques

  • Système d’apprentissage polyvalent capable de traduction, réponse à des questions, résumé de textes et génération de contenus.
  • Utilisation de la méthode d’apprentissage « Zero-shot » permettant de traiter des textes jamais vus auparavant.
  • Capable de produire des textes quasi indiscernables de ceux écrits par un humain, bien que pouvant parfois manquer de sens sur de longs passages.
GPT 2 Benchmark

Innovations et méthodologies

L’une des innovations clés de GPT-2 réside dans l’utilisation de la méthode d’apprentissage « Zero-shot ». Celle-ci permet au modèle de traiter des textes qu’il n’a jamais vus auparavant en s’appuyant sur des plongements de mots et de classes. Cela facilite la reconnaissance et la génération de réponses pertinentes, même sur des sujets non représentés dans l’ensemble de données d’entraînement.

Impact et controverses

Le lancement de GPT-2 n’a pas été sans soulever des inquiétudes et des débats. OpenAI a initialement retenu la publication du code source complet du modèle, invoquant des risques d’utilisation malveillante tels que la création de désinformation ou de contenus offensants. Cette décision a suscité des critiques de la part de la communauté de l’apprentissage automatique, certains remettant en cause la rétention du code source.

Gestion des risques

OpenAI a continué à développer sa méthodologie pour gérer les risques associés à ses modèles d’intelligence artificielle. Leurs expériences avec des modèles plus récents comme GPT-3.5 et GPT-4, en partenariat avec Microsoft pour détecter et perturber les menaces cybernétiques, ont souligné les avantages de ne pas rendre les poids des modèles largement disponibles. Cela a permis à OpenAI de continuer à contrôler et atténuer les risques après le lancement initial des modèles.

Autres modèles de langage

Bien que GPT-2 ait marqué une étape importante dans le développement des modèles de langage, d’autres acteurs comme Google, Microsoft et Hugging Face ont également contribué à faire progresser cette technologie avec leurs propres modèles tels que BERT, GPT-3 et BLOOM.